本发明专利技术的目的是提供一种智能健康监测方法、系统及装置，可以监测室内环境、心率心跳、睡眠状态的健康情况，可以根据状态调整环境，缓解不适，同时可以根据监测数据判断患者患病风险。智能健康监测方法，包括以下步骤：通过传感器实时获取监测数据；提取心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，生成差值数据；计算时间段长度内差值超过第一阈值的数量及平均差值；根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，决定温度控制装置开关和空气净化装置开关；根据数据和阈值，确定温度控制装置和空气净化装置，运行状态；应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果。监测对象的潜在疾病患病风险结果。监测对象的潜在疾病患病风险结果。
【技术实现步骤摘要】
一种智能健康监测方法、系统及装置
[0001]本专利技术涉及大数据和人工智能
，涉及数据监测、智慧康养、智慧养老、智慧医疗、智慧监护；特别是涉及一种智能健康监测方法、系统及装置。
技术介绍
[0002]目前智慧养老项目主要还是通过智能穿戴设备等远程监测老人的身体健康状态,出现异常,比如说血压、心率异常、呼吸、心率异常等,系统会自动报警,并自动联系提醒工作人员及时进行救助。有研究表明，心率变异性与阻塞性睡眠呼吸暂停患者有很大相关性；心率及相关参数能够更好地反映出睡眠状态，心律不齐房颤很大概率是心电活动出现异常；但是现有技术中也有较多通过检测心率及相关参数来进行心跳异常、睡眠及呼吸检测的方法。但是，以上方法仍然需要利用安装在肢体上的传感器来获得心率信息，在睡眠时佩戴这样的传感器是较为不适的。
[0003]目前，医院进行专业的睡眠结构检测是通过多导睡眠记录仪来进行的。利用多导睡眠记录仪进行检测时，需要让受测人员躺在专用的检测床上进行睡眠，并在受测人员的身体上多处固定检测电极来检测各种生理信号，其检测过程较为繁琐，并且只能在医院进行，不适用于在家庭中对一般人群进行检测。而且此种监测方法需有专门的睡眠监测室，设备复杂且昂贵，很多患者因无法承担而延误了病情。虽近几年专利技术了便携式的PSG设备，但监测效果不佳，未被大范围推广和使用。同时PSG设备在检测结果上，需通过大量的时间和人力来进行人工分析和校正，对于诊断来说效率极低。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种智能健康监测方法、系统及装置，通过该智能健康监测方法、系统及装置可以监测室内环境、心率心跳、睡眠状态的健康情况，可以根据状态调整环境，缓解不适，同时可以根据监测数据判断患者患病风险。
[0005]一种智能健康监测方法，包括以下步骤：（1）通过传感器实时获取监测数据；所述获取监测数据包括：室内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号；（2）提取固定时间段长度的心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，生成时间段长度的差值数据；计算时间段长度内差值超过第一阈值的数量及平均差值；此处第一阈值也可以设置为0；（3）设定温度预设第二阈值、颗粒物污染数据预设第三阈值；根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，决定温度控制装置开关和空气净化装置开关；处于节能考虑第二阈值、第三阈值可以设置为较大的范围；（4）根据数量，设定第四阈值，确定温度控制装置和空气净化装置，运行状态；当超出第四阈值，加大温度控制装置和空气净化装置运行，降低温度提高空气质量，缓解不
适；（5）根据数量，平均差值，应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果；根据接近程度分级确定监测对象可能患相关潜在疾病的风险。
[0006]作为优化，生成时间段长度的差值数据，为计算时间段长度的心冲击信号数据中前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，用该差值替换原来的时间段长度的心冲击信号数据中后面波峰或波谷的值；原来的时间段长度的心冲击信号数据中其余数值改为零；由此生成时间段长度的差值数据。
[0007]作为优化，计算时间段长度内差值数据超过第一阈值的数量及平均差值；第一阈值可以包括多个阈值段；根据不同的阈值段生成，数量及平均差值;将监控对象的及平均差值数据；同患有不同程度的阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者、房颤患者，健康人群的典型状态的或平均差值数据；进行KNN分类算法聚类，根据聚类结果，判定潜在疾病患病风险结果。
[0008]作为优化，当数量在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量，给监测对象提供更舒适缓解的环境。
[0009]作为优化，根据非接触性压电陶瓷传感器或者毫米波雷达传感器，采集数据并分离出心冲击信号；根据心冲击信号获得实时的心跳频率，根据心跳频率监控对象的状态，当心率出现严重异常时发出报警信号。
[0010]作为优化，通过毫米波雷达传感器，监测人员姿态，当处于跌倒状态时，系统发出报警信号。
[0011]作为优化，根据监控对象的及平均差值每日数据超过第五阈值的时间长度，判断睡眠的质量状态；第五阈值为根据阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者打鼾时，及平均差值确定。
[0012]作为优化，健康状态下在时间段长度内差值超过第一阈值的数量为,那么第四阈值设置为；当数量在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量。
[0013]一种智能健康监测系统，包括：传感器数据采集模块，用于实时采集传感器数据，至少包括内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号数据；心冲击信号数据处理模块，用于提取固定时间段长度的心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，生成时间段长度的差值数据；计算时间段长度内差值超过第一阈值的数量及平均差值；
控制管理模块，用于根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，温度控制装置开关和空气净化装置开关；根据数量是否超过第四阈值，确定温度控制装置和空气净化装置，运行状态；健康评价模块，用于根据数量，平均差值，应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果。
[0014]一种智能健康监测装置，包括：传感器，储存器，处理器，无线传输装置、显示装置；所述传感器用于收集信号并将收集的信号数据传输给所述储存器；所述储存器用于储存收集的信号数据，处理器执行所述计算机程序后得到的数据；以及被处理器执行的计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序，包括实现如权利要求1至8任一项所述智能健康监测方法；所述显示装置用于显示处理器执行所述计算机程序后得到的数据；所述无线传输装置，用于将收集的信号数据传输给所述储存器；并将处理器执行所述计算机程序后得到的数据传输到显示装置。
[0015]相较于现有技术，提供一种可用数据监测、智慧康养、智慧养老、智慧医疗、智慧监护的低成本的智能健康监测方法、系统及装置，可以监测室内的环境情况，并且通过监测心冲击信号数据，监测心率、判断睡眠的质量；并且根据睡眠质量状态调整环境，缓解不适；同时可以根据监测的心冲击信号等数据，判断患阻塞性睡眠呼吸暂停综合征、房颤等疾病的风险。
附图说明
[0016]下面结合附图和具体实施方式来详细说明本专利技术；图1为本专利技术实施例1涉及方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例1的步骤2中差值数据图；图3为本专利技术实施例2的步骤5中数据聚类图。
具体实施方式
[0017]下面给出的实施例拟对本专利技术作进一步说明，但不能理解为是对本专利技术保护范围的限制，本领域技术人员根据本
技术实现思路
对本专利技术的一些非本质的改进和调整，仍属于本专利技术的保护范围。
[0018]实施例1：如图1所示一种智能健康监测方法，包括以下步骤：（1）通过传感器实时获取监测数据；获取监测数据包括：室内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号。
[0019]（2）本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能健康监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）通过传感器实时获取监测数据；所述获取监测数据包括：室内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号；（2）提取固定时间段长度 的心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，生成时间段长度的差值数据；计算时间段长度内差值超过第一阈值的数量及平均差值；（3）设定温度预设第二阈值、颗粒物污染数据预设第三阈值；根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，决定温度控制装置开关和空气净化装置开关；（4）根据数量，设定第四阈值，确定温度控制装置和空气净化装置，运行状态；（5）根据数量，平均差值，应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果。2.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，所述生成时间段长度的差值数据，为计算所述时间段长度的心冲击信号数据中前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，用所述差值替换所述时间段长度的心冲击信号数据中后面波峰或波谷的值；所述时间段长度的心冲击信号数据中其余数值改为零；由此生成时间段长度的差值数据。3.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，所述计算时间段长度内差值超过第一阈值的数量及平均差值；所述第一阈值包括多个阈值段；根据不同的阈值段生成，数量及平均差值;将监控对象的及平均差值数据；同患有不同程度的阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者、房颤患者，健康人群的典型状态的或平均差值数据；进行KNN分类算法聚类，根据聚类结果，判定潜在疾病患病风险结果。4.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，当数量在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量。5.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，根据非接触性压电陶瓷传感器或者毫米波雷达传感器，采集数据并分离出心冲击信号；根据心冲击信号获得实时的心跳频率，根据心跳频率监控...
【专利技术属性】
技术研发人员：张乔木，孙龙龙，赵盼盼，张东光，李雷，张鹏，
申请(专利权)人：康原江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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